CN109581963A - 基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法 - Google Patents

基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，在陶瓷材料制备完成后首先要完成材料基本性能检测，包括宏观及微观性能/质量检测；和当前已有陶瓷材料磨削加工数据库，寻找与已有陶瓷材料存在的性能相似性，以此初步划分该陶瓷所属的属性集及该属性集的加工性评价方法；根据已掌握的该陶瓷材料性能修改当前磨削加工数据库中已有的加工参数作为该陶瓷材料的磨削工艺参数，对该陶瓷材料进行磨削加工和质量检测与评价，做出相应的修正，同时要回归该陶瓷材料与当前磨削加工数据库比对过程中材料的相似性划分及加工性评价的再次审核确认，避免分类导致的一系列错误判断；直至质量检测与评价复合预测磨合加工质量。

Description

基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加 工工艺参数的选择方法
技术领域
本发明属于陶瓷磨削加工领域，具体来说是一种基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法。
背景技术
磨削参数受机床、砂轮、材料、加工要求等很多因素的影响，很多人对如何实现智能化做了很多努力。为实现磨削加工的智能化，德国与美国已开发了比较全面的金属材料磨削加工的数据库。我国在1996年也总结了部分磨削加工的数据库。到2000年已建立了磨削共享平台，含有21万多项数据量包括磨料磨具、磨削工艺、砂轮修整等模块。孟令峰等人提出采用人工智能的方法实现工艺参数的选择。采用模糊评价方法对待加工材料进行加工性评价，然后在大量实验积累的前提下应用神经网络算法实现工艺参数选择。湖南大学针对陶瓷材料的磨削加工以氮化硅陶瓷球面磨削为例研究了磨削工艺参数选择的方法。提出将正交试验与神经网络模型结合，考虑二者的相互作用。建立了两个网络模型即计算磨削工艺参数和预测磨削加工质量。
当前磨削加工的数据库主要是在金属材料加工基础上建立起来的，对陶瓷材料的数据库还需要进一步积累。在前述磨削工艺参数选择的智能化研究中，加工性评价大多采用综合评价方法，应用数学算法，然后通过神经网络、模糊算法等实现参数选择，需要的实验量大，且目前的应用不多。
工程陶瓷材料因其高硬度、高耐磨性、高强度等优良性能在航空航天等领域已得到广泛应用。但因其组织结构的复杂性当前的主要加工手段仍是磨削加工，且主要依靠实际操作人员的经验，没有形成统一的工艺选择的标准，阻碍了实现加工工艺选择的智能化。
通过大量文献检索总结发现，常见的加工性评价方法分为单因素方法和综合性能评价方法。单因素评价方法往往具有片面性的缺点。综合性能评价方法往往考虑了多种力学性能参数(硬度、韧性、弹性模量等)、磨削用量、磨削几何特性并建立了多种磨削参数的理论预测模型，不易理解，是计算过程复杂的数学运算模型。
通过对比常见的两种加工性评价方法——单因素评价方法和综合性能评价方法的优缺点，当前还没有统一的陶瓷材料加工性评价标准，而且现有的加工性评价方法都没有考虑陶瓷材料微观组织结构特征。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，将陶瓷材料微观结构与宏观材料性能的影响同时纳入评价体系之中，作为多尺度磨削加工的着手点。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，包括以下步骤
步骤一：烧制前，先对原材料陶瓷粉末的力学特性及微观形貌进行测定及数据统计，将其与标准原料性能做定量对比，保证所用原料符合标准原料使用标准；
步骤二：根据相应的陶瓷烧制工艺，完成陶瓷材料的制备，在陶瓷材料制备完成后，对陶瓷材料进行宏观和微观的性能/质量检测；
步骤三：在已建立的陶瓷材料属性及磨削加工工艺数据库中，寻找该陶瓷材料与磨削加工数据库中已有陶瓷材料存在的性能相似性，以此初步划分该陶瓷材料所属的属性集及该属性集的加工性评价方法；
步骤四：根据已掌握的该陶瓷材料性能修改当前磨削加工数据库中已有的加工参数作为该陶瓷材料的磨削加工工艺参数，对该陶瓷材料进行磨削加工实验；
步骤五：对该陶瓷材料进行磨削加工后的质量检测与评价，当检测及评价结果不符合预测磨削加工质量时，需要在三个环节做出相应的修正，分别是陶瓷材料的制备、陶瓷材料性能检测、磨削加工；同时要回归该陶瓷材料与当前磨削加工数据库比对过程中材料的相似性划分及加工性评价的再次验证确认，避免分类导致的错误判断；直至质量检测与评价复合预测磨合加工质量。
所述步骤二中，宏观和微观的性能/质量检测包括力学性能的测试、物理性能的测试和化学性能的测试，力学性能的测试包括强度、塑性、硬度、韧度、疲劳强度测试，物理性能的测试包含导热性、导电性、热膨胀性、磁性检测，化学性能的测试包括耐腐蚀性、抗氧化性的测试。
所述步骤三中，根据相似度原理在材料数据库中找到相似材料。
所述宏观和微观的性能/质量检测还表面粗糙度、亚表面损伤的测试环节。
所述步骤五中，所述质量检测与评价包含宏观和微观的性能/质量检测。
所述步骤五中，当所得结果不符合预测磨削加工质量时，需要对上述流程检验及修正；检验方法：验证当前磨削加工数据库比对正确性、加工性评价初步划分的正确性；修正方法：修正陶瓷材料制备工艺、陶瓷材料宏观/ 微观性能质量检测、磨削加工工艺参数修正；检验或修正后的重新加工试件做磨削加工实验，对已加工工件做质量检测与评价，直至达到预测磨削加工质量为止，输出结果，即正确的磨削加工工艺参数。
与现有的技术相比，本发明的有益效果为：本发明不仅可以指导陶瓷磨削加工流程设计，还极大地方便了加工流程中两次材料检测(第一次检测：陶瓷材料性能检测；第二次检测：产品质量检测与评定)中问题根源的发现和推理，使得问题的解决和处理有理有据，同时便于今后能实现计算机辅助工艺设计。本发明从优化加工性评价标准的目的出发，通过实验研究多尺度陶瓷材料磨削加工工艺的思维流程，建立一种精准、高效的陶瓷产品生产加工闭环流程。
附图说明
图1是本发明的基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
如图1所示，本发明的基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，包括以下步骤
步骤一：烧制前，先对原材料陶瓷粉末的力学特性及微观形貌进行测定及数据统计，将其与标准原料性能做定量对比，保证所用原料符合标准原料使用标准；
步骤二：根据相应的陶瓷烧制工艺，完成陶瓷材料的制备，在陶瓷材料制备完成后，对陶瓷材料进行宏观和微观的性能/质量检测；
步骤三：在已建立的陶瓷材料属性及磨削加工工艺数据库中，寻找该陶瓷材料与磨削加工数据库中已有陶瓷材料存在的性能相似性，以此初步划分该陶瓷材料所属的属性集及该属性集的加工性评价方法；
步骤四：根据已掌握的该陶瓷材料性能修改当前磨削加工数据库中已有的加工参数作为该陶瓷材料的磨削加工工艺参数，对该陶瓷材料进行磨削加工实验；
步骤五：对该陶瓷材料进行磨削加工后的质量检测与评价，当检测及评价结果不符合预测磨削加工质量时，需要在三个环节做出相应的修正，分别是陶瓷材料的制备、陶瓷材料性能检测、磨削加工；同时要回归该陶瓷材料与当前磨削加工数据库比对过程中材料的相似性划分及加工性评价的再次验证确认，避免分类导致的错误判断；直至质量检测与评价复合预测磨合加工质量。
所述步骤二中，宏观和微观的性能/质量检测包括力学性能的测试、物理性能的测试和化学性能的测试，力学性能的测试包括强度、塑性、硬度、韧度、疲劳强度测试，物理性能的测试包含导热性、导电性、热膨胀性、磁性检测，化学性能的测试包括耐腐蚀性、抗氧化性的测试。
所述步骤三中，根据相似度原理在材料数据库中找到相似材料。
所述宏观和微观的性能/质量检测还表面粗糙度、亚表面损伤的测试环节。
所述步骤五中，所述质量检测与评价包含宏观和微观的性能/质量检测。
所述步骤五中，当所得结果不符合预测磨削加工质量时，需要对上述流程检验及修正；检验方法：验证当前磨削加工数据库比对正确性、加工性评价初步划分的正确性；修正方法：修正陶瓷材料制备工艺、陶瓷材料宏观/ 微观性能质量检测、磨削加工工艺参数修正；检验或修正后的重新加工试件做磨削加工实验，对已加工工件做质量检测与评价，直至达到预测磨削加工质量为止，输出结果，即正确的磨削加工工艺参数。
以透明氧化铝陶瓷多尺度磨削加工工艺参数的选择方法为例，具体说明：
步骤一：烧制前，先对氧化铝陶瓷粉末的力学特性及微观形貌进行测定及数据统计，将其与标准原料性能做定量对比，保证所用原料符合标准原料使用标准。采用扫描电子显微镜(LEO 1530)，透射电子显微镜(H-800) 和高分辨透射电子显微镜(JEOL 2011)观测陶瓷粉末的形貌、结构及分散状态。粉体颗粒粒度分布采用激光粒度仪测试(Mastor2000)。接触角采用动态接触角测量仪(DCAT21)。粉体表面的化学性质采用傅立叶变换红外光谱(FTIR-6700)进行分析。
氧化铝粉末特性
步骤二：根据相应的陶瓷烧制工艺，完成陶瓷材料的制备，在陶瓷材料制备完成后，对陶瓷材料(坯体和烧结体)进行宏观和微观的性能/质量检测。坯体密度采用几何法测定，陶瓷烧结体密度采用阿基米德排水法测定。采用扫描电子显微镜观察素坯、脱脂后的坯体及烧结体的微观显微结构。采用压汞仪测定脱脂后坯体的孔径大小及分布。采用紫外可见分光光度计测量直线透光率(测试波长范围为300-800nm)。采用万能试验机测定陶瓷的强度。强度测试采用三点抗弯法，试样的尺寸为3×4×30mm。
步骤三：在已建立的陶瓷材料属性及磨削加工工艺数据库中，寻找该陶瓷材料与磨削加工数据库中已有陶瓷材料存在的性能相似性，以此初步划分该陶瓷材料所属的属性集及该属性集的加工性评价方法。烧结的透明氧化铝陶瓷相对密度为99.98％，晶粒尺寸均匀，集中在30-50um。在紫外线可见光区域64vol％的固含量的透光率可达15.3％。在磨削加工工艺数据库中对比氧化铝陶瓷可知，这两种材料的主成分均为α—Al2O3，且属于典型难加工的硬脆材料，区别在于透明氧化铝陶瓷的密度大、气孔率低、晶粒尺寸大、透光率高。由此可以初步判断，密度、气孔率的差异会导致两种材料的力学性能参在差异。参照对比磨削加工数据库中氧化铝陶瓷的加工性评价方法制定透明氧化铝的加工性评价方法。
步骤四：根据已掌握的该陶瓷材料性能修改当前磨削加工数据库中已有的加工参数作为该陶瓷材料的磨削加工工艺参数，对该陶瓷材料进行磨削加工实验。根据透明氧化铝陶瓷的密度大、气孔率低、透光率高等特性，为达到相同的表面磨削质量，可在制定透明氧化铝磨削加工工艺参数选择时，选用粒度较大的砂轮，提高砂轮转速，降低工件进给速度，减小磨削深度，对比顺磨和逆磨等措施。
步骤五：对该陶瓷材料进行磨削加工后的质量检测与评价，当检测及评价结果不符合预测磨削加工质量时，需要在三个环节做出相应的修正，分别是陶瓷材料的制备过程、材料性能检测、磨削加工；同时要回归该陶瓷材料与当前磨削加工数据库比对过程中材料的相似性划分及加工性评价的再次验证确认，避免分类导致的错误判断；直至质量检测与评价复合预测磨合加工质量。
综上所述，本发明的内容并不局限在上述的实施例中，相同领域内的有识之士可以在本发明的技术指导思想之内可以轻易提出其他的实施例，但这种实施例都包括在本发明的范围之内。

Claims (6)

1.一种基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，其特征在于，包括以下步骤
步骤一：烧制前，先对原材料陶瓷粉末的力学特性及微观形貌进行测定及数据统计，将其与标准原料性能做定量对比，保证所用原料符合标准原料使用标准；
步骤二：根据相应的陶瓷烧制工艺，完成陶瓷材料的制备，在陶瓷材料制备完成后，对陶瓷材料进行宏观和微观的性能/质量检测；
步骤三：在已建立的陶瓷材料属性及磨削加工工艺数据库中，寻找该陶瓷材料与磨削加工数据库中已有陶瓷材料存在的性能相似性，以此初步划分该陶瓷材料所属的属性集及该属性集的加工性评价方法；
步骤四：根据已掌握的该陶瓷材料性能修改当前磨削加工数据库中已有的加工参数作为该陶瓷材料的磨削加工工艺参数，对该陶瓷材料进行磨削加工实验；
步骤五：对该陶瓷材料进行磨削加工后的质量检测与评价，当检测及评价结果不符合预测磨削加工质量时，需要在三个环节做出相应的修正，分别是陶瓷材料的制备、陶瓷材料性能检测、磨削加工；同时要回归该陶瓷材料与当前磨削加工数据库比对过程中材料的相似性划分及加工性评价的再次验证确认，避免分类导致的错误判断；直至质量检测与评价复合预测磨合加工质量。
2.根据权利要求1所述基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，其特征在于，所述步骤二中，宏观和微观的性能/质量检测包括力学性能的测试、物理性能的测试和化学性能的测试，力学性能的测试包括强度、塑性、硬度、韧度、疲劳强度测试，物理性能的测试包含导热性、导电性、热膨胀性、磁性检测，化学性能的测试包括耐腐蚀性、抗氧化性的测试。
3.根据权利要求1所述基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，其特征在于，所述步骤三中，根据相似度原理在材料数据库中找到相似材料。
4.根据权利要求2所述基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，其特征在于，所述宏观和微观的性能/质量检测还表面粗糙度、亚表面损伤的测试环节。
5.根据权利要求1所述基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，其特征在于，所述步骤五中，所述质量检测与评价包含宏观和微观的性能/质量检测。
6.根据权利要求1所述基于陶瓷材料磨削加工数据库平台的陶瓷材料多尺度磨削加工工艺参数的选择方法，其特征在于，所述步骤五中，当所得结果不符合预测磨削加工质量时，需要对上述流程检验及修正；检验方法：验证当前磨削加工数据库比对正确性、加工性评价初步划分的正确性；修正方法：修正陶瓷材料制备工艺、陶瓷材料宏观/微观性能质量检测、磨削加工工艺参数修正；检验或修正后的重新加工试件做磨削加工实验，对已加工工件做质量检测与评价，直至达到预测磨削加工质量为止，输出结果，即正确的磨削加工工艺参数。
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